機械学習を活用したユニバーサルな基盤構造創出による蛍光免疫センサーの迅速開発

• Project/Area Number: 24K01264
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 27040:Biofunction and bioprocess engineering-related
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 北口 哲也 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (60432374)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 朱 博 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (70886605) ; 坪井 貴司 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (80415231) ; 鈴木 団 大阪大学, 蛋白質研究所, 准教授 (40350475)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2026: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2025: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2024: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
• Keywords: バイオセンサー / 機械学習 / タンパク質工学 / 抗体

Outline of Research at the Start

遺伝子コード型蛍光タンパク質センサーFlashbodyに着目し、分子認識部位の抗体を組換えるだけで、新規の標的に対しても、自在かつ迅速にバイオセンサーを創出できる開発プラットフォームを構築する。そのために、次世代シーケンサーによる大規模並列DNAシーケンスと機械学習を融合することで蛍光タンパク質センサーの設計原理を獲得する。なお、提案するバイオセンサーは遺伝子コード型であることから、化学修飾を必要とせず、スクリーニングのハイスループット化が容易である。また、アプリケーションにおいて細胞内抗体intrabodyを用いれば細胞生物学的課題への速やかな応用が可能である。